Co jest usługa QnA Maker?

Uwaga

Usługa QnA Maker jest wycofywana 31 marca 2025 r. Nowsza wersja funkcji pytań i odpowiedzi jest teraz dostępna w ramach języka sztucznej inteligencji platformy Azure. Aby uzyskać informacje na temat możliwości odpowiadania na pytania w usłudze językowej, zobacz odpowiadanie na pytania. Od 1 października 2022 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów usługi QnA Maker. Aby uzyskać informacje na temat migrowania istniejących baz wiedzy usługi QnA Maker do odpowiadania na pytania, zapoznaj się z przewodnikiem migracji.

Uwaga

Od lipca 2023 r. usługi Azure AI obejmują wszystkie wcześniej znane usługi Cognitive Services i Azure Applied AI Services. Nie ma żadnych zmian w cenach. Nazwy usług Cognitive Services i Azure Applied AI nadal są używane w rozliczeniach platformy Azure, analizie kosztów, cenniku i interfejsach API cen. Nie ma żadnych zmian powodujących niezgodność w interfejsach programowania aplikacji (API) ani zestawach SDK.

QnA Maker to oparta na chmurze usługa przetwarzania języka naturalnego (NLP), która umożliwia tworzenie naturalnej warstwy konwersacyjnej na danych. Służy do znajdowania najbardziej odpowiedniej odpowiedzi na wszelkie dane wejściowe z niestandardowych baza wiedzy (KB) informacji.

Usługa QnA Maker jest często używana do tworzenia konwersacyjnych aplikacji klienckich, w tym aplikacji mediów społecznościowych, czatbotów i aplikacji klasycznych z obsługą mowy.

Usługa QnA Maker nie przechowuje danych klientów. Wszystkie dane klienta (odpowiedzi na pytania i dzienniki czatów) są przechowywane w regionie, w którym klient wdraża wystąpienia usług zależnych. Aby uzyskać więcej informacji na temat usług zależnych, zobacz tutaj.

Ta dokumentacja zawiera następujące typy artykułów:

Kiedy należy używać usługi QnA Maker

  • Jeśli masz informacje statyczne — użyj usługi QnA Maker, gdy masz informacje statyczne w baza wiedzy odpowiedzi. Ta baza wiedzy jest niestandardowa do Twoich potrzeb, które zostały skompilowane przy użyciu dokumentów, takich jak pliki PDF i adresy URL.
  • Jeśli chcesz podać tę samą odpowiedź na żądanie, pytanie lub polecenie — gdy różni użytkownicy przesyłają to samo pytanie, zwracana jest ta sama odpowiedź.
  • Jeśli chcesz filtrować informacje statyczne na podstawie metadanych — dodaj tagi metadanych , aby zapewnić dodatkowe opcje filtrowania odpowiednie dla użytkowników aplikacji klienckiej i informacje. Typowe informacje o metadanych obejmują konwersację, typ zawartości lub format, przeznaczenie zawartości i świeżość zawartości.
  • Jeśli chcesz zarządzać konwersacją bota obejmującą informacje statyczne — baza wiedzy pobiera tekst lub polecenie konwersacji użytkownika i odpowiada na nie. Jeśli odpowiedź jest częścią wstępnie określonego przepływu konwersacji, reprezentowanego w baza wiedzy z kontekstem wieloetapowym, bot może łatwo udostępnić ten przepływ.

Co to jest baza wiedzy?

Usługa QnA Maker importuje zawartość do baza wiedzy par pytań i odpowiedzi. Proces importowania wyodrębnia informacje o relacji między częściami ustrukturyzowanej i częściowo ustrukturyzowanej zawartości, co oznacza relacje między parami pytań i odpowiedzi. Możesz edytować te pary pytań i odpowiedzi lub dodać nowe pary.

Zawartość pary pytań i odpowiedzi obejmuje:

  • Wszystkie alternatywne formy pytania
  • Tagi metadanych używane do filtrowania opcji odpowiedzi podczas wyszukiwania
  • Monity o kontynuowanie uściślenia wyszukiwania

Przykładowe pytanie i odpowiedź z metadanymi

Po opublikowaniu baza wiedzy aplikacja kliencka wysyła pytanie użytkownika do punktu końcowego. Usługa QnA Maker przetwarza pytanie i odpowiada za pomocą najlepszej odpowiedzi.

Programowe tworzenie czatbota

Po opublikowaniu baza wiedzy usługi QnA Maker aplikacja kliencka wysyła pytanie do punktu końcowego baza wiedzy i odbiera wyniki jako odpowiedź JSON. Typową aplikacją kliencką usługi QnA Maker jest czatbot.

Zadaj botowi pytanie i uzyskaj odpowiedź z zawartości baza wiedzy

Krok Akcja
1 Aplikacja kliencka wysyła pytanie użytkownika (tekst własnymi słowami), "Jak mogę programowo zaktualizować moją bazę wiedzy?" do punktu końcowego baza wiedzy.
2 Usługa QnA Maker używa wytrenowanego baza wiedzy, aby zapewnić prawidłową odpowiedź i wszelkie monity monitujące, które mogą służyć do uściślenia wyszukiwania najlepszej odpowiedzi. Usługa QnA Maker zwraca odpowiedź w formacie JSON.
3 Aplikacja kliencka używa odpowiedzi JSON do podejmowania decyzji dotyczących kontynuowania konwersacji. Te decyzje mogą obejmować pokazanie najwyższej odpowiedzi i przedstawienie większej liczby opcji w celu uściślenia wyszukiwania najlepszej odpowiedzi.

Tworzenie czatbotów z małą ilością kodu

Portal usługi QnA Maker zapewnia pełne środowisko tworzenia baza wiedzy. Dokumenty w bieżącym formularzu można zaimportować do baza wiedzy. Te dokumenty (takie jak często zadawane pytania, podręcznik produktu, arkusz kalkulacyjny lub strona internetowa) są konwertowane na pary pytań i odpowiedzi. Każda para jest analizowana pod kątem monitów monitów i połączenia z innymi parami. Ostateczny format języka znaczników markdown obsługuje bogatą prezentację, w tym obrazy i linki.

Odpowiedzi o wysokiej jakości z warstwową klasyfikacją

System usługi QnA Maker jest podejściem do klasyfikowania warstwowego. Dane są przechowywane w usłudze Azure Search, która służy również jako pierwsza warstwa klasyfikacji. Najważniejsze wyniki z usługi Azure Search są następnie przekazywane przez model ponownego klasyfikowania nlp usługi QnA Maker w celu wygenerowania wyników końcowych i wyniku ufności.

Konwersacje wieloetapowe

Usługa QnA Maker udostępnia monity wieloetapowe i aktywne uczenie się, aby ułatwić ulepszanie podstawowych par pytań i odpowiedzi.

Monity wieloetapowe umożliwiają łączenie par pytań i odpowiedzi. To połączenie umożliwia aplikacji klienckiej dostarczenie najwyższej odpowiedzi i uzyskanie większej liczby pytań w celu uściślenia wyszukiwania ostatecznej odpowiedzi.

Po otrzymaniu przez baza wiedzy pytań od użytkowników w opublikowanym punkcie końcowym usługa QnA Maker stosuje aktywne uczenie się do tych rzeczywistych pytań w celu sugerowania zmian w baza wiedzy w celu poprawy jakości.

Cykl projektowania oprogramowania

Usługa QnA Maker udostępnia uprawnienia do tworzenia, szkolenia i publikowania wraz z uprawnieniami do współpracy w celu integracji z pełnym cyklem życia programowania.

Obraz koncepcyjny cyklu projektowania

Ukończ przewodnik Szybki start

Oferujemy przewodniki Szybki start w najpopularniejszych językach programowania, z których każda jest przeznaczona do nauczania podstawowych wzorców projektowych i umożliwia uruchamianie kodu w mniej niż 10 minut. Zapoznaj się z poniższą listą przewodników Szybki start dla każdej funkcji.

Następne kroki

Usługa QnA Maker udostępnia wszystko, czego potrzebujesz do tworzenia, zarządzania i wdrażania niestandardowych baza wiedzy.